隨著年齡增長,個體在進食后的血糖反應差異愈發顯著,這種異質性是精準營養干預面臨的核心挑戰。然而,老年人普遍面臨多病共存(即同時患有兩種或以上慢性病)的健康困境。長期以來,衰老伴隨的多種疾病累積如何影響個體獨特的血糖調控模式,其內在機制一直缺乏清晰的科學解釋。
2026年4月16日,西湖大學鄭鉅圣/付元慶團隊聯合中山大學?陳裕明團隊、中國疾病預防控制中心營養與健康所蘇暢團隊團隊在《自然·代謝》期刊發表了題為《縱向共病軌跡塑造個體化血糖模式》的研究論文。該研究基于長達12年的追蹤數據,首次系統描繪了老年人多病共存的動態演變如何以“劑量依賴”的方式加劇血糖代謝紊亂,并揭示了背后的關鍵蛋白分子通路。
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研究團隊依托廣州營養與健康研究隊列,對1,398名平均年齡約69歲的老年人進行了長達近12年的追蹤。通過詳細記錄7大器官系統21種慢性病的發病時間與病程,并結合連續血糖監測儀記錄的每日血糖波動及標準化餐后血糖反應,團隊構建了一個反映個體多病累積負擔的“系統共病指數”。
研究發現,老年人的共病軌跡并非隨機組合,而是圍繞血脂異常、高血壓、肥胖、2型糖尿病等形成了一個緊密互聯的疾病簇,且血脂異常往往是觸發后續代謝紊亂的“啟動事件”。更為關鍵的是,系統共病指數與個體的血糖紊亂程度呈現出明顯的劑量依賴性關系:相比于健康的同齡人,患有三至四種慢性病的老年人,其日間和夜間的血糖變異性、高血糖風險顯著升高;在非糖尿病人群中,多病共存同樣導致了餐后血糖敏感性變差。這表明,單一的年齡增長并非血糖惡化的唯一推手,慢性疾病的“組合作戰”才是加劇代謝脆弱的隱形殺手。
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為破解多病軌跡如何“雕刻”個性化血糖反應的分子謎團,團隊進一步對超過3,300份血液樣本進行了縱向蛋白質組學測序。結果顯示,多病共存狀態下,體內的蛋白質互作網絡呈現明顯的碎片化特征。中介分析發現,以性激素結合球蛋白、玻連蛋白為代表的脂質穩態相關蛋白,能夠解釋12.9%的多病共存與個體血糖敏感性之間的關聯。這暗示了跨器官的脂質代謝紊亂是連接疾病累積與血糖失控的重要生物學橋梁。
此外,團隊利用機器學習模型證實,將共病軌跡信息整合入預測模型后,對夜間低血糖風險及個體化餐后血糖反應的預測準確性分別提升了6.8%與43.8%。該成果提示,臨床中針對老年人的血糖管理,不能僅盯著單一的血糖數值,更應警惕背后系統性的多病累積負擔,這為未來制定面向衰老群體的精準營養與代謝干預策略提供了全新的科學依據。
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